ONNX 算子·深度排查

30章 · 完整目录
1
ONNX是什么、为什么需要ONNX、在AI部署中的位置、主流框架支持情况
2
ORT架构解析、Session创建与运行、Execution Provider机制、性能调优参数
3
OpSet版本机制、算子注册与查找、输入输出张量类型、属性定义规则
4
Tensor数据类型映射、float16/bfloat16/int8支持情况、类型提升规则、精度损失分析
5
静态形状 vs 动态形状、形状推断规则、动态轴处理、Reshape与Gather的坑
6
控制流算子 06.html
If、Loop、Scan算子详解、循环展开策略、TensorFlow控制流转换、PyTorch动态图导出
7
Reshape/Transpose/Concat/Split/Gather/Slice/Expand/Tile/Flatten/Unsqueeze/Squeeze
8
Add/Sub/Mul/Div/MatMul/Gemm/Softmax/LogSoftmax/ReduceMean/ReduceSum
9
Relu/Sigmoid/Tanh/LeakyRelu/PRelu/Elu/Gelu/Selu/Clip/HardSigmoid
10
归一化算子 10.html
BatchNormalization/LayerNormalization/InstanceNormalization/GroupNormalization
11
Conv/ConvTranspose/MaxPool/AveragePool/GlobalMaxPool/GlobalAveragePool
12
RNN/GRU/LSTM/SimpleRNN/BidirectionalRNN、序列长度处理、初始状态传递
13
MultiHeadAttention/Attention/CrossAttention、Mask处理、KV Cache导出
14
Resize/Crop/ColorConvert/Normalize/ImageDecoder、预处理与模型融合
15
CustomOp原理、注册流程、C++实现、Python封装、性能优化技巧
16
onnxruntime的shape_inference、onnx.checker、onnxruntime.transformers
17
torch.onnx.export参数详解、dynamic_axes、opset_version、export_modules_as_functions
18
tf2onnx工具、Keras模型转换、SavedModel转换、控制流处理
19
paddle2onnx工具、动转静导出、自定义算子映射、精度对齐
20
常量折叠、算子融合、冗余消除、量化感知训练、INT8量化
21
数值精度对比、输出形状验证、性能基准测试、回归测试框架
22
中间层输出提取、断点调试、可视化工具Netron、日志分析
23
UnsupportedOperator、TypeError、ShapeMismatch、AttributeError
24
CPU部署优化、GPU部署优化、TensorRT集成、OpenVINO集成
25
模型加密、模型签名、防篡改、隐私保护、合规性检查
26
OpSet版本演进、向后兼容性、版本迁移策略、多版本共存
27
Windows/Linux/Android/iOS/WebAssembly部署要点
28
Profiling工具、算子耗时分析、内存分析、IO瓶颈定位
29
模型分片、分布式推理、负载均衡、弹性伸缩
30
ONNX 2.0展望、与MLIR融合、动态shape原生支持、社区生态发展